Pokok Keputusan Terlaras
Pokok keputusan terlaras ialah model pokok keputusan yang kerumitannya sengaja dihadkan melalui pemangkasan, had kedalaman, atau sebutan penalti untuk mengelakkan terlampau suai padan. Berakar umbi daripada rangka kerja CART oleh Breiman et al. (1984), pelarasan menukar prosedur penumbuhan pokok yang tamak kepada pertukaran bias-varians, menghasilkan model yang men generalisasi dengan lebih baik kepada data yang belum dilihat berbanding pokok yang tumbuh sepenuhnya.
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- Breiman, L., Friedman, J., Olshen, R., & Stone, C. (1984). Classification and Regression Trees. Wadsworth. ISBN: 978-0-412-04841-8
- Esposito, F., Malerba, D., & Semeraro, G. (1997). A comparative analysis of methods for pruning decision trees. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 19(5), 476–491. DOI: 10.1109/34.589207 ↗
Cara memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Decision Tree (Pruned and Constrained CART). ScholarGate. https://scholargate.app/ms/machine-learning/regularized-decision-tree
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- BoostingPembelajaran Mesin↔ compare
- Pohon KeputusanPembelajaran Mesin↔ compare
- Pokok TambahanPembelajaran Mesin↔ compare
- Random ForestPembelajaran Mesin↔ compare
- Regresi Linear TerregularisasiPembelajaran Mesin↔ compare
- Random Forest Tersenor (RRF)Pembelajaran Mesin↔ compare
Dirujuk oleh
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →